«Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование», второе издание (серия Springer по статистике) на русском

В этой книге изложены важные идеи из различных областей, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг, в рамках единой концептуальной структуры. Хотя подход является статистическим, акцент делается на концепциях, а не на математике. Приводится множество примеров с обильным использованием цветной графики. Это ценный ресурс для статистиков и всех, кто интересуется анализом данных в науке или промышленности. Книга охватывает широкий спектр тем, от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя. Среди многочисленных тем — нейронные сети, машины опорных векторов, деревья классификации и бустинг — первое всестороннее изложение этой темы в какой-либо книге.

В этом новом, значительно расширенном издании представлены многие темы, не затронутые в оригинальной версии, включая графические модели, случайные леса, ансамблевые методы, регрессию наименьшего угла и алгоритмы построения путей для метода Lasso, неотрицательную матричную факторизацию и спектральную кластеризацию. Также имеется глава о методах работы с «широкими» данными (p больше n), включая множественное тестирование и частоту ложных срабатываний.